協調フィルタリングのグラフィカルモデル - nokunoの日記
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
Diggのリコメンデーションエンジンを使ってみた － ＠IT
英語圏で人気のソーシャル・ブックマークサイト、「Digg.com」（ディグ）は先週末の7月1日、ユーザーに対してお勧めコンテンツを提示するレコメンデーション・エンジンをベータ版サービスとして公開した。 Diggのサービスは、ネット上のブログやニュースのURLをユーザーらが“ストーリー”として投稿し、コメントを投稿し合うことで成り立っている。ストーリーを気に入ったユーザーは「digg it」ボタンを押すことで、人気投票に参加する。テクノロジ、ビジネス、サイエンスなど各ジャンルで人気の高いものは刻々と「popular」（人気）に並べられる（ちなみに、サービス名のdiggは「気に入る」を意味する俗語のdigをもじったもの。digは「掘る」という意味だが、若者言葉で好きを意味する。過去形はdug。diggの場合はduggになる）。 Diggは、日々世界中で生み出される膨大な情報から、有用なものをす
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